focal loss

最新推荐文章于 2025-02-19 16:02:11 发布

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本文深入探讨了Focal Loss的原理与应用，这是一种用于解决类别不平衡问题的损失函数，特别适用于目标检测和图像分类任务。文章详细介绍了Focal Loss的数学公式，以及如何通过调整参数来优化模型性能。此外，还提供了使用PyTorch实现Focal Loss的代码示例。

import torch
import torch.nn as nn


class FocalLoss(nn.Module):

    def __init__(self, gamma=0, eps=1e-7):
        super(FocalLoss, self).__init__()
        self.gamma = gamma
        self.eps = eps
        self.ce = torch.nn.CrossEntropyLoss()

    def forward(self, input, target):
        logp = self.ce(input, target)
        p = torch.exp(-logp)
        loss = (1 - p) ** self.gamma * logp
        return loss.mean()